Для изучения эффективности нового препарата железа были выбраны две группы пациентов с анемией. В первой группе пациенты в течение двух недель получали новый препарат, а во второй группе - получали плацебо. После этого было проведено измерение уровня гемоглобина в периферической крови. В первой группе средний уровень гемоглобина составил 115,4 ± 1,2 г/л, а во второй - 103,7 ± 2,3 г/л (данные представлены в формате М±т), сравниваемые совокупности имеют нормальное распределение. При этом численность первой группы составила 34, а второй -40 пациентов.

• Наблюдаемые различия статистически незначимы
• Наблюдаемые различия статистически значимы
• Вывод о статистической значимости наблюдаемых различий сделать невозможно.

Другие предметы Колледж Статистический анализ данных качественные методы анализа количественные методы анализа психологические данные статистическая значимость уровень гемоглобина группа пациентов анемия новый препарат плацебо нормальное распределение Новый

Для того чтобы определить, являются ли различия в уровне гемоглобина между двумя группами статистически значимыми, необходимо провести несколько шагов анализа. Давайте подробно рассмотрим каждый из них.

Шаг 1: Формулировка гипотез

• Нулевая гипотеза (H0): Уровень гемоглобина в обеих группах не различается.
• Альтернативная гипотеза (H1): Уровень гемоглобина в группах различается.

Шаг 2: Выбор статистического теста

Поскольку у нас есть две независимые группы и данные имеют нормальное распределение, мы можем использовать t-тест для независимых выборок. Этот тест поможет нам определить, есть ли статистически значимые различия между средними значениями двух групп.

Шаг 3: Расчет t-статистики

Для расчета t-статистики нам понадобятся следующие данные:

• Среднее значение первой группы (M1) = 115,4 г/л
• Стандартное отклонение первой группы (SD1) = 1,2 г/л
• Число пациентов в первой группе (n1) = 34
• Среднее значение второй группы (M2) = 103,7 г/л
• Стандартное отклонение второй группы (SD2) = 2,3 г/л
• Число пациентов во второй группе (n2) = 40

Формула для расчета t-статистики выглядит следующим образом:

t = (M1 - M2) / sqrt((SD1^2/n1) + (SD2^2/n2))

Шаг 4: Определение критической области

После расчета t-статистики нужно определить критическую область для выбранного уровня значимости (обычно 0,05). Для этого необходимо знать количество степеней свободы, которое рассчитывается как:

df = n1 + n2 - 2

Шаг 5: Сравнение t-статистики с критическим значением

Если рассчитанная t-статистика превышает критическое значение, то мы отвергаем нулевую гипотезу в пользу альтернативной.

Шаг 6: Вывод

В данном случае, если вы проведете все расчеты, то получите t-статистику и сможете определить, является ли она статистически значимой. Если вы обнаружите, что наблюдаемые различия в уровне гемоглобина между группами статистически значимы, то вы можете сделать вывод о том, что новый препарат железа действительно влияет на уровень гемоглобина у пациентов с анемией.

Если же t-статистика не будет значимой, то вы не сможете утверждать, что препарат оказывает влияние на уровень гемоглобина, и в этом случае мы примем нулевую гипотезу.

Таким образом, ответ на ваш вопрос о статистической значимости наблюдаемых различий будет зависеть от результатов проведенного t-теста.